Muchas reuniones terminan igual:

se habla mucho,
se toman pocas notas,
se olvidan acuerdos,
nadie sabe exactamente qué tiene que hacer,
y al final alguien tiene que reconstruirlo todo manualmente.

Con Microsoft Copilot en Teams, puedes convertir una reunión en un resumen útil, tareas claras y próximos pasos sin tener que tomar notas todo el rato.

El enfoque

Durante o después de una reunión en Teams, no uses Copilot solo para pedir un resumen.

Pídele que transforme la conversación en trabajo accionable.

La clave es no preguntar:

“Resume la reunión.”

Sino preguntar:

“Dime qué tengo que hacer con esta reunión.”

Prompt:

“Analiza esta reunión como si fueras un jefe de proyecto.

Quiero que extraigas:

las decisiones tomadas,
las tareas pendientes,
quién debería encargarse de cada una,
los temas que han quedado abiertos,
los riesgos o bloqueos mencionados,
y los próximos pasos recomendados.

No quiero un resumen genérico.
Quiero una lista clara de acciones para avanzar.”

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Oracle ha reducido su plantilla en unos 21.000 empleados en el último año, un recorte equivalente al 13% de su fuerza laboral, mientras reorienta el negocio hacia la inteligencia artificial y la infraestructura cloud.

Según su último informe anual, la compañía pasó de tener 162.000 empleados a tiempo completo a unos 141.000 a 31 de mayo de 2026. La propia Oracle reconoce que el despliegue de tecnologías de IA en sus operaciones ya ha provocado reducciones de plantilla y podría seguir haciéndolo.

El coste del ajuste también muestra la magnitud del cambio. La empresa destinó 1.800 millones de dólares a indemnizaciones y gastos de reestructuración durante el último año, frente a los 374 millones del ejercicio anterior.

Oracle enmarca los recortes dentro de una reorganización para reforzar sus negocios de cloud e inteligencia artificial. La compañía está en plena carrera por desplegar centros de datos capaces de dar soporte a gigantes como OpenAI y Meta, y planea invertir al menos 50.000 millones de dólares en infraestructura este año.

El movimiento no es aislado. Amazon, Meta y Google también están invirtiendo cantidades históricas en IA mientras reducen plantilla en algunas áreas. Amazon, por ejemplo, prevé gastar unos 200.000 millones de dólares en IA e infraestructura y recortar decenas de miles de empleos.

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Durante años, la IA de oficina ha funcionado como una ayuda parcial: te daba un borrador, una idea o un resumen para que tú terminaras el trabajo. Microsoft acaba de mover esa frontera. El 16 de junio puso Copilot Cowork a disposición general, un agente de IA diseñado para recibir un encargo, ejecutarlo de principio a fin y devolver un resultado terminado.

La diferencia no está solo en que escriba mejor o sea más rápido. Está en que pasa de asistir a ejecutar. Cowork puede encargarse de tareas largas y de varios pasos, como revisar lotes de documentos, cruzar datos entre aplicaciones, analizar oportunidades comerciales o preparar informes completos.

En una de las pruebas, un responsable de ventas lo usó para revisar un embudo de oportunidades estancadas. El sistema devolvió una lista priorizada de negocios en riesgo y señaló qué seguimientos se habían enfriado en cada caso. Una revisión que habría llevado una semana quedó resuelta en una mañana.

El modelo de cobro también cambia. Microsoft empezó a facturar desde el primer día por tarea realizada, mediante créditos a 0,01 dólares cada uno. El coste depende del modelo utilizado, el contexto que consulta, las herramientas que activa y el tiempo que tarda en completar el encargo. Cowork viene desactivado por defecto y permite fijar límites de gasto desde administración. Quienes lo probaron antes no empezarán a pagar hasta el 1 de julio.

Por dentro, el sistema funciona con modelos de Anthropic, como Claude Opus 4.8 y Sonnet 4.6, y se conecta con herramientas habituales en equipos de trabajo, entre ellas monday, Miro y Harvey. Según Microsoft, más de la mitad de las empresas de la lista Fortune 500 ya lo utiliza.

El cambio de fondo es claro: cuando la IA solo sugería, el coste era previsible y el control estaba en manos del usuario. Cuando la IA ejecuta tareas completas, el gasto crece con cada encargo y la pregunta deja de ser si puede hacerlo. Ahora importa cuánto cuesta cada resultado y si alguien ha revisado lo que entrega antes de usarlo.

Cada semana salen nuevas herramientas, actualizaciones y formas más avanzadas de trabajar. Y estar al día es lo que separa a las empresas y a los profesionales que ganan ventaja de las que se quedan apagando fuegos.

En muchas empresas la IA se queda en curiosidad o en pruebas sueltas.
La diferencia aparece cuando el equipo aprende a aplicarla con criterio, con un marco claro y buenas prácticas, para que el impacto sea inmediato en el día a día: más productividad, mejor calidad, menos errores y decisiones más ágiles.

¿Qué hacemos exactamente?

Ya hay equipos que están haciendo en minutos lo que antes les llevaba horas.
Y el tuyo puede ser el siguiente.

Si Quieres que tu o tu equipo también estéis a la vanguardia, Responde este correo, entra a este enlace o escribe a [email protected]

La IA se está convirtiendo en una primera parada para millones de estadounidenses con dudas de salud. Según encuestas de West Health-Gallup y KFF, entre uno de cada cuatro y uno de cada tres adultos en Estados Unidos ya ha usado un chatbot para buscar información sobre salud física o mental. En cifras, eso equivale a decenas de millones de personas.

La mayoría no lo usa para sustituir al médico, sino para complementar la atención: entender síntomas, preparar mejor una consulta, buscar tranquilidad o resolver dudas rápidas. Pero el motivo de fondo explica por qué el fenómeno está creciendo tan rápido: el sistema sanitario estadounidense es caro, lento y difícil de navegar.

El coste pesa especialmente entre quienes menos ingresos tienen. Entre los adultos que ganan menos de 24.000 dólares al año, un 32% recurrió a la IA porque no podía permitirse ir al médico. Entre quienes ingresan 180.000 dólares o más, esa cifra cae al 2%. La IA, en la práctica, está llenando huecos que el sistema sanitario deja abiertos.

El problema es que la confianza no va al mismo ritmo que el uso. Solo un 4% de los usuarios dice confiar mucho en las respuestas médicas de la IA. Y no es solo prudencia: uno de cada diez afirma haber recibido algún consejo que consideró peligroso. Aun así, unos 14 millones de estadounidenses habrían evitado una visita médica después de consultar a un chatbot.

Las grandes tecnológicas ya se están moviendo hacia este terreno. Empresas como OpenAI y Anthropic han lanzado o están desarrollando asistentes con funciones centradas en salud y más capas de privacidad. Pero los expertos advierten de un riesgo claro: estos sistemas pueden sonar seguros incluso cuando se equivocan. En algunos estudios, los chatbots no detectaron casos urgentes y llegaron a recomendar quedarse en casa cuando habría sido necesario buscar atención médica.

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Anthropic quiere que Claude deje de ser una herramienta a la que vas cuando necesitas algo y pase a ser un miembro más del equipo. La compañía ha lanzado Claude Tag, una función que integra su modelo directamente en Slack: se le da acceso a canales concretos, se conecta a herramientas, datos y bases de código, y cualquier persona puede mencionarlo con @Claude para delegarle tareas sin salir de la conversación.

La diferencia frente a un chatbot normal es el contexto. Claude puede recordar la información de los canales a los que tiene acceso, seguir hilos, entender qué se está discutiendo y planificar tareas para más adelante. Anthropic lo presenta como una evolución de Claude Code, pero orientada a equipos enteros y con un papel más proactivo.

La propia compañía asegura que su equipo de producto ya usa una versión interna de esta herramienta para generar código, seguir métricas, gestionar tickets de soporte y localizar el origen de bugs. Según Anthropic, el 65% del código de ese equipo ya lo genera esa versión interna.

El punto clave es el control de permisos. Claude solo puede operar sobre los canales, conversaciones y herramientas que la empresa autorice de forma explícita. Cuando alguien lo etiqueta, se crea una instancia aislada en un sandbox propio: puede clonar repositorios, escribir código, probarlo y compilarlo dentro de ese entorno. Al terminar, el entorno se destruye. Cada hilo abre su propia instancia, con memoria y permisos separados según el canal.

El creador de Claude Code, Boris Cherny, ha descrito usos que van más allá de pedirle una tarea puntual. Por ejemplo, configurar a Claude para vigilar canales de Slack, responder dudas de forma proactiva, redactar pull requests o marcar hilos resueltos con emojis concretos, todo mediante instrucciones en lenguaje natural.

La función está disponible desde hoy en beta para clientes de Claude Enterprise y Claude Team, y por ahora solo funciona dentro de Slack.

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